Леонова А.В., Чернышева О.В. Психология труда и организационная психология. Современное состояние и перспективы развития.

Проведение многомерного регрессионного анализа по пяти обобщающим шкалам JDS позволило объяснить до 20% разброса ответов респондентов на вопросы об удовлетворенности конкретным видом труда. Показатель MPS (Hackman & Oldham, I975) объяснял 17% разброса оценок удовлетворенности. Затем индивидуальные показатели MPS были добавлены к оценкам по обобщающим шкалам JDS и на полученном материале был повторно проведен многомерный регрессионный анализ. Если сопряженная модель, отраженная в структуре показателя MPS, была бы более адекватной, то включение этого показателя в общую систему независимых переменных увеличило бы ее протостичностъ. Однако это оказалось не так* Когда данные по пяти обобщающим шкалам JDS были сопоставлены с помощью регрессионного анализа с подмножеством оценок по MPS, то была обнаружена высокая степень их корреляции (0,97). Вариативность оценок, получаемых с помощью показателя MPS, может быть объяснена на основе принципа дополнительности, включенного в аддитивную модель.
_
Обсуждение результатов и выводы
Результаты факторного анализа данных опроса, представленные в настоящей статье, приводят к заключению, что наиболее экономным следует признать однофакторное решение, отражающее общую степень сложности профессиональной деятельности* Рассмотрение результатов факторного анализа более высоких порядков мало что добавляет к объяснению вариабельности ответов респондентов. Несмотря на это, оказалось возможным достаточно четко выделить и доказать существование трех из пяти гипотетических шкал (составляющих труда), соответствующих основным характеристикам трудовых задач и функциональных обязанностей. г
Гипотетически выделенные составляющие - "разнообразие задач" и "независимость1* - эмпирически дифференцируются плохо» Все шесть позиций, включенные в состав этих обобщающих шкал, являются составляющими одного фактора (по четырехфакторному решению).
83
Таблица 3
(данные по выборке из
Характеристики задачи
человек) Факторы
Таким образом, проанализированные данные снидстельстиусл о том, что на основе полученных результатов факторного анализа можно говорить о двух правомерных решениях:
(а) - однофакторном, в котором все выделяемые состгшляюпдас объединены в единую характеристику степени сложности труда;
(б) - нетырехфакторном, в котором наряду с тремя отдельными факторами для составляющих "сходстао задач", "значимость задач" и "обратная связь" существует единый фактор по составляющим "разнообразиезадач" и "независимость".
В последние годы методологи, занимающиеся анализом структуры труда и распределения функциональных обязанностей, предложили несколько вариантов условно-некомпенсаторной модели для
84
_______________________________.------------------------------------------------------f
--------Характеристики задачи 1 —
I факторы
II Ш IV______________
^—-----------------------------'----------- Обратная связь -13 06 52
15
1 ^17 00 44 22
2 00 37 -55 23
Значимость задач 02 16 -01 88
1 -01 15 02 77
2 % ^17 33 -21 -24
Разнообразие задач 08 -30 -04 33
1 -04 -39 -05 -29
2 3 -24 83 -09 11
Сходство задач - .-65 08 03 13
1 60 12 -12 зэ
2 Э -75 17 05 02
Независимость
i -36 -48 -27 01
-04 79 -13 26
1
3 -37 -39 -12 02
Корреляция между факторами
т 1.00
и 0.69 1.00
III -0.47 -0.54 1.00 -
JL-LX
IV -0.58 -0.81 0.55 1.00
описания взаимосвязей между основными составляющими и характеристиками трудовой деятельности, В то же время полученные ранее данные говорят о том, что и аддитивная компенсаторная модель может оказаться эффективной для интерпретации эмпирически наблюдаемых данных. Как показывают результаты нашего исследования, компенсаторная и некомпенсаторная модели объясняют примерно одинаковую часть дисперсии ответов респондентов.
Мы обнаружили также, что разброс в оценках показателя MPS можно объяснить с помощью аддитивной модели, но наличие этой связи не специфично только для нее. Поэтому, пока не будут четко определены преимущества интерпретации данных с точки зрения некомпенсаторной модели, ее нельзя признать как наиболее адекватную. Если аргументы в пользу признания правомерности одномерного факторного решения можно принять безоговорочно, то второй результат - относительно возможности сочетания разных составляющих труда - продолжает оставаться спорным. Полученный одномерный вариант факторного решения помогает объяснить, поче му аддитивная компенсаторная модель неоднократно применяла с для интерпретации наблюдаемого разброса ответов с тем же успе хом, что и некомпенсаторная.